부록 표 1 XGBoost 모형 하이퍼 파라미터 및 난수 설정

구분 파라미터 설명
하이퍼파라미터 n_estimators 400 부스팅 라운드 수(트리 개수)
learning_rate 0.06 학습률(각 트리의 기여도)
max_depth 20 개별 트리의 최대 깊이
gamma 10 추가 분할에 필요한 최소 손실 감소
reg_alpha 1.5 가중치에 대한 L1 정규화 계수
reg_lambda 1.2 가중치에 대한 L2 정규화 계수
colsample_bytree 0.5 각 트리 생성 시 사용하는 변수의 비율
난수 시드 seed 10 재현성 확보를 위한 난수 시드
주: 위에 명시되지 않은 파라미터는 XGBoost의 기본값(default)을 사용함.